| 摘要 | 第3-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第17-29页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-21页 |
| 1.1.1 动脉粥样硬化斑块的发展和病理学家的观点 | 第17-18页 |
| 1.1.2 易损斑块的定义 | 第18-20页 |
| 1.1.3 易损斑块和稳定斑块的区别 | 第20-21页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第21-27页 |
| 1.2.1 超声成像 | 第21-22页 |
| 1.2.2 计算机断层扫描成像 | 第22-23页 |
| 1.2.3 磁共振成像 | 第23-24页 |
| 1.2.4 血管内超声 | 第24页 |
| 1.2.5 光学相干断层扫描成像 | 第24-25页 |
| 1.2.6 温度测量法 | 第25-26页 |
| 1.2.7 血管镜 | 第26-27页 |
| 1.3 论文主要工作和内容安排 | 第27-29页 |
| 第二章 MaZda评估动脉粥样硬化斑块的风险性 | 第29-53页 |
| 2.1 引言 | 第29-33页 |
| 2.1.1 图像纹理的其提取方法 | 第29-30页 |
| 2.1.2 斑块B超图像纹理分析评估斑块风险的研究现状 | 第30-32页 |
| 2.1.3 MaZda软件及其应用 | 第32-33页 |
| 2.2 实验数据 | 第33-35页 |
| 2.2.1 数据资料获取 | 第33页 |
| 2.2.2 斑块分类与数据剔除 | 第33-34页 |
| 2.2.3 斑块图像归一化处理 | 第34-35页 |
| 2.3 实验方法 | 第35-49页 |
| 2.3.1 标识感兴趣区域 | 第35-36页 |
| 2.3.2 斑块纹理特征提取方法 | 第36-44页 |
| 2.3.3 斑块最优特征选择方法 | 第44-46页 |
| 2.3.4 最优特征数据分析方法 | 第46-47页 |
| 2.3.5 分类器 | 第47-49页 |
| 2.4 实验结果 | 第49-51页 |
| 2.4.1 最优特征统计 | 第49-50页 |
| 2.4.2 分类准确率统计 | 第50-51页 |
| 2.5 讨论与小结 | 第51-53页 |
| 第三章 基于斑块超声图像灰度分布的双峰伽马模型评估斑块风险 | 第53-63页 |
| 3.1 引言 | 第53-55页 |
| 3.1.1 斑块超声图像灰度分布与其风险的相关性 | 第53-54页 |
| 3.1.2 数学模型处理超声图像 | 第54-55页 |
| 3.2 实验数据 | 第55-56页 |
| 3.2.1 数据收集与预处理 | 第55页 |
| 3.2.2 斑块图像归一化处理 | 第55-56页 |
| 3.3 实验方法 | 第56-58页 |
| 3.3.1 斑块图像灰度分布统计 | 第56页 |
| 3.3.2 斑块灰度双峰伽马分布模型 | 第56-58页 |
| 3.4 实验结果 | 第58-62页 |
| 3.4.1 斑块拟合曲线 | 第58-60页 |
| 3.4.2 斑块灰度双峰伽马分布模型及分类结果 | 第60-62页 |
| 3.5 讨论与小结 | 第62-63页 |
| 第四章 总结与展望 | 第63-66页 |
| 4.1 本文工作总结 | 第63-64页 |
| 4.2 未来工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-75页 |
| 攻读硕士期间学术成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
